Kitobni o'qish: «Мозг компании»

Shrift:

Я всегда был мечтателем. И искал работу своей мечты. Тогда в резюме у меня уже была пара компаний, в которых я занимался интернет-продвижением. Это были проекты с анализом данных о клиентах, собранных из многих источников. Но я уже полгода сидел без работы, вообще без какой-либо работы. Не было даже заказов по продвижению в интернет на удаленке, которыми я перебивался в последнее время. Настолько все было плохо, что я ходил к друзьям поесть. Но я не хотел идти на другую работу кроме той, которая была мне интересна. Одна мысль о том, что я буду вынужден тратить время своей жизни на то, что мне совершенно не интересно, приводила меня в ужас. А интересно мне было то, что связано с машинным обучением и автоматизацией работы, которую выполняли люди. С роботами, только в виде программ. Это было будущее, и я жил им в своих мечтах. Я прочитал много литературы по машинному обучению и большим данным. И знал, что на их основе можно автоматизировать принятие решений и много чего еще, что никто не делал. И хотя я не был программистом, мне было интересно вести такие проекты, хотя бы участвовать в них как аналитику. И чем больше я углублялся в тему, тем больше мне нравилось то, что я хотел – заняться проектом с машинным обучением. А для этого надо было найти фирму, где я мог бы заняться тем, что мне интересно.

В резюме у меня не было опыта, я ходил по собеседованиям, но итог всегда был один. Отказ. Когда меня пригласили на собеседование в крупную торговую компанию, которая как раз подходила мне, я решил пойти ва-банк. И сказал, что знаю как автоматизировать работу маркетинга и продаж, что повысит эффективность компании в разы, а многим сотрудникам придется искать другую работу. И рассказал пару примеров, которые из публикаций по теме. Моя уверенность подкупила. На последнем собеседовании мы говорили с генеральным директором. Он задал только один вопрос, глядя в глаза с пристрастием: «Ты сможешь это сделать?». Я ответил уверенно, не выдавая своего блефа, оговорив только, что мне нужна команда, данные от отдела IT и сильный тимлид, которого еще надо найти, так как задача не простая. Компания была крупной, значит, у нее были деньги не только на мою зарплату. Мы оговорили оффер с высокими премиальными в случае успеха. Это было даже больше, чем я ожидал. И первое, что я сделал – занял денег, чтобы купить подарки друзьям, которые кормили меня последнее время.

Компания была федеральная, дистрибьютор всякого-разного оборудования и комплектующих. Огромная база товаров и клиентов, много транзакций и данных. На то время уже существовали облачные рекомендательные сервисы. Но я настаивал, что этого мало и их использование не даст конкурентного преимущества. Надо строить свою систему на базе машинного обучения, так как автоматизация требуется во всем, а не только в рекомендациях. Это было убедительно, и руководство одобрило создание отдела для написания своего софта на базе программ с открытым кодом. Так вместе со мной появился новый отдел, который мне надо было сформировать. И руководить.

Это был настоящий челлендж для меня. Мне было чудовищно интересно, но я тоже не знал, с чего начать. Я никогда этого не делал. Выход был только один – найти тимлида, который лучше всех разбирается в теме. Самый крутой. Иначе я потеряю только что приобретенную работу своей мечты.

Я не был авантюристом. На такую авантюру меня подтолкнули только мечта и безысходность. По характеру я скорее был сангвиником, но мог часами заниматься своим делом в одиночестве. Я любил собирать и систематизировать разные штуки. Коллекционировать. Помню, в детстве мне нравилось переставлять книги в шкафу. То по фамилии автора, то по названию, то по теме. Или собранные монеты раскладывать по размеру, по странам, по материалам. И когда получалось найти систему или логически выстроить ряд, я приходил в восторг. Наверно, я был замкнутым. По этой причине, вероятно, у меня даже не было девушки. Нет, я легко заводил знакомства в компании друзей. У меня появлялись иногда девушки. Но им было скучно со мной. Я мог часами сидеть за своим компом, занимаясь своим нудным, как им казалось, делом. Они слонялись молча вокруг, пытались меня растормошить и куда-нибудь вытащить. Но меня это раздражало, я не мог постоянно куда-то ходить и веселиться. Это напрягало. Одиночество мне нужно было больше, чем компания. И мы расставались. Обычно через месяц. И несколько месяцев я был один в своей квартире, доставшейся от бабушки. Я не страдал от одиночества, наоборот, не понимал тех, кто боялся одиночества. Я месяцами был увлечен своими мыслями, и проблема одиночества не приходила мне в голову. Просто через какое-то время мне хотелось найти девушку.

Я не был прирожденным лидером и ненавидел совещания, которые постоянно собирали другие руководители отделов. Я не пытался создать хайп на важности своего отдела, а просто набирал ребят, с которыми мог работать и которые имели опыт, в отличие от меня. Но того, кто мне был нужен всерьез, я не мог найти на сайтах вакансий. Такие люди не ищут работу сами, она находит их. Я начал смотреть доклады на конференциях по теме, читать Хабр. Но так тоже не удавалось найти. На конференциях не было ни одного доклада с реальными результатами, все говорили о новых методах, но никто не мог продемонстрировать реально работающий проект . Их просто не было. Когда я пытался связаться и задать вопросы, докладчик исчезал, только пара ответили, что реально просто высчитали все это в excel. Переводов западных статей на Хабре были лучшими материалами по теме.

Месяц пролетел незаметно. Руководство уже намекало, что пора бы представить план, а я еще не нашел того, кто знает как это делать. Пока я мог только отнекивался тем, что еще надо время на изучение данных. Но я понимал, что долго на таком аргументе отсутствия плана не продержаться. Персонал нашел девушку, которая умела описывать бизнес-процессы. Это был по всем гайдам первый пункт в цифровизации – сначала алгоритмизировать процессы. Я дал ей задание, а сам продолжал поиски тимлида и ходил на совещания, где продолжал делать умный вид.

Из комментариев я узнал, что есть конкурсы по машинному обучению. И крутые спецы в машобе (так называется машинное обучение самим специалистами) рубятся там не за деньги, а за то, кто круче. Я отписался нескольким призерам близких по теме конкурсов и стал ждать. Некоторые ники мне были уже знакомы по комментариям на Хабре, и я надеялся, что кто-то ответит. Одни оказались сотрудниками больших компаний, повязанными всякими соглашениями, поэтому аккуратно откланялись. Другим была не интересна работа в компании, так как они были аспирантами. Но среди них был самый круто чел, и он не отвечал совсем. Он выиграл самые крутые конкурсы по теме сегментации пользователей, рекомендательным системам и даже расчета сумм продаж с учетом 200 факторов, включая возможную погоду. Это было то, что я искал! Я начал искать его по нику в сети, я видел его упоминание комментариях. Он ни с кем не встречался. Даже реальных фото его в интернете было не найти. Я знал только его ник. Я стал писать прям в комментариях, кто такого знает. И мне ответил один программист, что работал с ним и может у него спросить контакты для меня. И наконец, он вышел на контакт. Его звали Макс.